【机器学习】随机森林 Random Forest 得到模型后，评估参数重要性
在得出random forest 模型后，评估参数重要性 importance（） 示例如下 特征重要性评价标准 %IncMSE 是 increase in MSE。就是对每一个变量 比如 X1 随机赋值, 如果 X1重要的话, 预测的误差会增大,所以 误差的增加就等同于准确性 ...
原文：评估机器学习模型的几种方法（验证集的重要性）
什么是评估机器学习模型 机器学习的目的是得到可以泛化 generalize 的模型，即在前所未见的数据上表现很好的模型，而过拟合则是核心难点。你只能控制可以观察的事情，所以能够可靠地衡量模型的泛化能力非常重要。 如何衡量泛化能力，即如何评估机器学习模型。 评估模型的重点是将数据划分为三个集合：训练集 验证集和测试集。在训练数据上训练模型，在验证数据上评估模型。一旦找到了最佳参数，就在测试数据上最后 ...
2018-12-12 23:41 0 3066 推荐指数：
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